基于一维直接线性变换的视频中车辆运动状态重建

为克服传统车辆运动状态重建方法不能全面反映视频图像中车辆运动状态,且使用条件受限较大的问题,基于近景摄影测量中的直接线性变换原理,结合车身外廓特征信息,提出一种完整重建视频中车辆运动状态的有效方法。该方法中的特征标定信息全部取自目标车辆的外廓特征,不受路面和环境标定条件影响,扩大了使用范围;标定区域覆盖车辆在视频中的整个运动过程,最大限度地保证了车辆行驶轨迹的空间完整性;方法中每相邻2帧之间车辆行驶距离、行驶速度及加速度的解算均独立,避免产生累计误差。最后,使用该方法分别对车辆处于低速、中高速或减速3种运动状态下,摄像方向与车辆行驶方向呈90°或30°夹角的6种组合试验中车辆的相关运动状态参数进行解算,并与试验中采集的实际运动状态参数进行分析对比。研究结果表明:当车辆分别处于低速、中高速或减速3种运动状态时,在90°摄像视角下,计算所得车速值与记录值误差在1.5%以内,行驶距离值误差在3%以内,加速度值误差在7%以内;在30°摄像视角下,计算所得车速值误差在4%以内,行驶距离值误差在5%以内,加速度值误差在9%以内;该方法计算的视频中车辆的车速和行驶距离精度较高,加速度精度满足相关行业应用要求,证明该方法用于重建视频中车辆的运动状态有效、可行。     

刘家峡悬索桥大直径桥塔钢管制造关键技术

刘家峡大桥桥塔钢管壁厚、直径大、安装高度大,如何保证标准管节的加工质量、进而通过拼装焊接过程控制安装节段组装质量,需要进行细致的工艺研究,介绍了刘家峡主塔钢管卷制、拼装、焊接工艺和质量控制情况,总结出超厚、特大直径钢管制造质量控制关键技术.     

完善城市配送车辆交通管理的若干思考

<正>城市配送是指在城市范围内实施的、以配送物流为组织方式、实现发货方到收货方的专业化物流服务活动,包括两大环节:一是以物流基础设施(包括物流园区、物流中心、配送中心、运输枢纽及场站)为据点的货物配送组织管理环节;二是以城市道路和城市对外道路为依托将货物送到城市范围内指定地点的运输服务环节。城市配送车辆的交通管理,既涉及城市配送据点布局及对外运输的间接管理,也涉及对内运输的直接管理。     

固化剂稳定铁尾砂基层结构设计参数取值分析

为分析固化剂稳定铁尾砂材料用作基层时结构设计参数取值,分别进行不同铁尾砂、5-10 mm碎石及固化剂掺配比例下,试件90 d养生龄期的弹性模量试验及弯拉强度试验。试验结果表明:5-10 mm碎石添加30%和40%时,固稳铁尾砂弹性模量及弯拉强度测试值与规范推荐的水泥稳定碎石弹性模量及弯拉强度接近或略高;未掺碎石时,固稳铁尾砂弹性模量及弯拉强度测试值与规范推荐的水泥稳定土弹性模量及弯拉强度接近或略高。确定了固稳铁尾砂混合料弹性模量及弯拉强度推荐取值范围,通过疲劳试验,采用Haversine(半正弦)加载模式,回归得到的稳定铁尾砂混合料(5-10 mm碎石添加30%,固化剂用量6%)疲劳参数a的取值为13.49,b的取值为12.008,疲劳参数与规范推荐的水泥稳定碎石类材料接近。     

奴梅沙大桥冬季施工技术

本文以西藏地区奴格沙大桥为例，着重介绍了特殊条件下冬季砼施工需解决的问题以及相关的技术措施。     

风积沙在国道242甘其毛都至临河一级公路的应用

风积沙作为一种路基填料,得到了一定的运用。本文从特性分析、施工工艺和质量控制等三方面系统介绍了风积沙在国道242甘其毛都至临河一级公路的应用,为今后类似项目的施工技术管理提供了全方位的借鉴作用。     

英国开始试验综合协同作战能力

英国在开展岸基试验、论证以及降低风险等，以支持“协同作战能力(CEC)”的行动中，已开始使用由美军对外军售(FMS)中所提供的软件及硬件原型。6月8日首次实施跟踪飞机目标获得成功后，6月12日启动了实尺度的综合集成工作。     

潜艇鱼雷防御系统

由直升机、反潜火箭、海上巡逻机发射的轻型鱼雷以及有线制导的重型鱼雷对潜艇造成了一系列威胁。越来越多的鱼雷正采用高尖端的反对抗措施，以提高其推进系统，使航速能达到60kn。同时。为增加续航力而提高能量储备。采们这些措施是为了使鱼雷能对抗软杀伤拦截武器，同时使其对指定的目标保持攻击力。随着高科技的发展，鱼雷正变得越来越安静，这就使对其探测变得更加困难，从而缩短了被攻击方的探测范围和反应时间。近程空投的轻型鱼雷也大大减少了潜艇可利用的反应时间。所以，对潜艇来说，必须有一种行之有效的鱼雷防御系统来解决探测的局限性和近程武器防御问题。     

基于CORBA事件服务的雷达模拟器设计与实现

CORBA是解决分布式系统中异构性问题的主流技术，为实现互操作和构建分布式应用提供了支持。以CORBA的事件服务为基础，阐述了雷达模拟器的结构和接口，分析了外推式事件发送模型的机制和实现步骤，给出了关键代码片断。     

大型干坞边坡变形及其神经网络预测模型

分析了影响干坞边坡变形的因素，包括土体强度、无护坡时间、放坡坡率、分层开挖数、分层开挖深度、开挖步长、降水深度和坡顶荷载，在此基础上并结合典型实测数据，建立了干坞边坡变形的神经网络预测模型，预测结果与实测结果一致。此外，还提出了放坡开挖边坡变形的警戒值、边坡变形判断模式及相应的控制措施。